Pinterest 谈实战经验：如何在两年内实现零到数百亿的月访问

Pinterest 谈实战经验：如何在两年内实现零到数百亿的月访问

发表于 2013-04-17 17:20|  5639次阅读| 来源 High Scalability|  46 条评论| 作者 Todd Hoff

云计算 AWS 数据库 NoSQL Pinterest 横向扩展

摘要：在一个名为 《Scaling Pinterest》 的主题演讲上，Pinterest的Yashwanth Nelapati和 Marty Weiner为我们讲述了Pinterest如何在两年内实现零到数百亿的月访问。文中不乏决策的选择，以及每个阶段Pinterest的状况。

Pinterest一直保持着指数增长，每一个半月都会翻一翻。在两年内，他们实现了从0到数百亿的月PV；从开始的两个创始人加一个工程师增长到现在超过40个工程师，从一个小型的MySQL服务器增长到180个Web Enigne、240个API Enigne、88个MySQL DB（cc2.8xlarge，每个DB都会配置一个从属节点）、110个Redis Instance以及200个Mmecache Instance。

在一个名为 《Scaling Pinterest》 的主题演讲上，Pinterest的Yashwanth Nelapati和 Marty Weiner为我们讲述了这个戏剧性的过程。当然扩展到当下规模，Pinterest在众多选择中不可避免的走了许多的弯路，而Todd Hoff认为其中最宝贵的经验该归结于以下两点：

1. 如果你的架构应对增长所带来的问题时，只需要简单的投入更多的主机，那么你的架构含金量十足。
2. 当你把事物用至极限时，这些技术都会以各自不同的方式发生故障，这导致他们对工具的选择有着特殊的偏好：成熟、简单、优秀、知名、被更多的用户喜爱、更好的支持、稳定且杰出的表现、通常情况下无故障以及免费。使用这些标准，他们选择了MySQL、Solr、Memcache、Redis、Cassandra，同时还抛弃了MongoDB。

同样这两个点是有关联的，符合第二个原则的工具就可以通过投入更多的主机进行扩展。即使负载的增加，项目也不会出现很多故障。即使真的出现难以解决的问题，至少有一个社区去寻找问题解决的方案。一旦你选择过于复杂和挑剔的工具，在扩展的道路上将充满荆棘。

需要注意的是所有他们选择的工具都依靠增加分片来进行扩展，而非通过集群。讲话中还阐述了为什么分片优于集群以及如何进行分片，这些想法可能是之前你闻所未闻的。

下面就看一下Pinterest扩展的阶段性时间轴：

项目背景

• Pins是由其它零零碎碎信息集合成的图片，显示了对客户重要的信息，并且链接到它所在的位置。
• Pinterest是一个社交网络，你可以follow（关注）其他人以及board。
• 数据库：Pinterest的用户拥有board，而每个board都包含pin；follow及repin人际关系、验证信息。

1. 2010年3月发布——寻找真我的时代

在那时候，你甚至不知道需要建立一个什么样的产品。你有想法，所以你快速的迭代以及演变。而最终你将得到一些很小的MySQL查询，而这些查询在现实生活中你从未进行过。

Pinterest初期阶段的一些数字：

• 2个创始人
• 1个工程师
• Rackspace
• 1个小的网络引擎
• 1个小的MySQL数据库
• 2011年11月

仍然是小规模，产品通过用户反馈进行演变后的数字是：

• Amazon EC2 + S3 + CloudFront
• 1 NGinX, 4 Web Engines (用于冗余，不全是负载)
• 1 MySQL DB + 1 Read Slave (用于主节点故障情况)
• 1 Task Queue + 2 Task Processors
• 1 MongoDB (用于计数)
• 2 Engineers

2. 贯穿2011年——实验的时代

迈上疯狂增长的脚步，基本上每1个半月翻一翻。

• 当你增长的如此之快，每一天每一星期你可能都需要打破或者抛弃一些东西。
• 在这个时候，他们阅读大量的论文，这些论文都阐述着只需要添加一台主机问题就会得以解决。他们着手添加许多技术，随后又不得不放弃。
• 于是出现了一些很奇怪的结果 ：

• Amazon EC2 + S3 + CloudFront
• 2NGinX, 16 Web Engines + 2 API Engines
• 5 Functionally Sharged MySQL DB + 9 read slaves
• 4 Cassandra Nodes
• 15 Membase Nodes (3 separate clusters)
• 8 Memcache Nodes
• 10 Redis Nodes
• 3 Task Routers + 4 Task Processors
• 4 Elastic Search Nodes
• 3 Mongo Clusters
• 3个工程师

• 5个主数据库技术，只为了独立其中的数据。
• 增长太快以至于MySQL疲于奔命，所有其它的技术也达到了极限。
• 当你把事物用至极限时，这些技术都会以各自不同的方式出错。
• 开始抛弃一些技术，并且自我反省究竟需要些什么，基本上重做了所有的架构。

3. 2012年2月——成熟的时代

• 在重做了所有的架构后，系统呈现了如下状态

• Amazon EC2 + S3 + Akamai, ELB
• 90 Web Engines + 50 API Engines
• 66 MySQL DBs (m1.xlarge) +，每个数据库都配备了从属节点
• 59 Redis Instances
• 51 Memcache Instances
• 1 Redis Task Manager + 25 Task Processors
• Sharded Solr
• 6个工程师

• 现在采用的技术是被分片的MySQL、Redis、Memcache和Solr，有点在于这些技术都很简单很成熟。
• 网络传输增长仍然保持着以往的速度，而iPhone传输开始走高。

4. 2012年10月12日 —— 收获的季节

大约是1月份的4倍

• 现在的数据是：

• Amazon EC2 + S3 + Edge Cast,Akamai, Level 3
• 180 Web Engines + 240 API Engines
• 88 MySQL DBs (cc2.8xlarge) ，同样每个数据库都有一个从属节点
• 110 Redis Instances
• 200 Memcache Instances
• 4 Redis Task Manager + 80 Task Processors
• Sharded Solr
• 40个工程师（仍在增长）

• 需要注意的是，如今的架构已趋近完美，应对增长只需要投入更多的主机。
• 当下已开始转移至SSD

下面一览该演讲中的干货，决策的制定：

为什么会选择EC2和S3

1. 相当好的可靠性，即使数据中心发生故障。多租户会增加风险，但是也不是太坏。
2. 良好的报告和支持。它们（EC2和S3）有着良好的架构，并且知道问题所在。
3. 完善的周边设施，特别是在你需要快速增长时。你可以从APP Engine处获得maged cache、负载均衡、MapReduce、数据库管理以及其它你不想自己动手编写的组件，这可以加速你应用程序的部署，而在你工程师空闲时，你可以着手编写你需要的一切。
4. 新的实例可以在几秒内就绪，这就是云的力量；特别是在只有两个工程师的初期，不需要去担心容量规划，更不需要花两个星期去建立自己的Memcache，你可以在数分钟内添加10个Memcached。
5. 缺点：有限的选择。直到最近，才可以选择使用SSD，同时无法获得太大的内存配置。
6. 优点：你不需要给大量的主机进行不同的配置。

为什么会选择MySQL

1. 非常成熟。
2. 非常稳定。不会宕机，并且不会丢失数据。
3. 在招聘上具有优势，市场上有大把的人才。
4. 在请求呈直线上升时，仍能将相应时间控制在一定的范围内，有些数据库技术在面对请求的飙升时表现并不是很好。
5. 非常好的周边软件支持——XtraBackup、Innotop、Maatkit。
6. 可以从类似Percona这样的公司得到优秀的技术支持。
7. 开源（免费）——这一点非常重要，特别是在资金缺乏的初期

为什么使用Memcache

• 非常成熟。
• 非常简单。可以当成是一个socket哈希表
• 杰出稳定的表现
• 知名并为大量用户喜爱
• 永不崩溃
• 开源

为什么选择Redis

• 虽然还不够成熟，但是非常简单及优秀
• 提供了大量的数据结构类型
• 提供多种的选择进行持久化和备份：你可以备份而非持久化，选择备份的话你还可以选择多久备份一次；同样你还可以选择使用什么方式进行持久化，比如MySQL等。

• Home feed被储存在Redis上，每3个小时保存一次；然而并不是3个小时持久化一次，只是简单的每3个小时备份一次。
• 如果你存储数据的主机发生故障，丢失的也只是备份周期内的数据。虽然不是完全可靠，但是非常简单。避免了复杂的持久化及复制，这样的架构简单且便宜。

• 知名并为大量用户喜爱
• 稳定且杰出的表现
• 很少出故障。有一些专有的故障模型，你需要学会解决。这也是成熟的优势，只需要学习就可以解决。
• 开源

Solr

1. 只需要几分钟的安装时间，就可以投入使用
2. 不能扩展到多于一台的机器上（最新版本并非如此）
3. 尝试弹性搜索，但是以Pinterest的规模来说，可能会因为零碎文件和查询太多而产生问题。
4. 选择使用Websolr，但是Pinterest拥有搜索团队，将来可能会开发自己的版本。

集群vs.分片

• 在迅速扩展的过程中，Pinterest认识到每次负载的增加，都需要均匀的传播他们的数据。
• 针对问题先确定解决方案的范围，他们选择的范围是集群和分片之间的一系列解决方案。

集群——所有的操作都是通过自动化

• 比如：Cassandra、MemBase、HBase
• 结论：没有安全感，将来可能会比较成熟，但是当下这个解决方案中还存在太多的复杂性和故障点。
• 特性：

• 数据自动分布
• 节点间转移数据
• 需要平衡分配
• 节点间的相互通信，需要做很多措施用于防止干扰、无效传递及协商。

• 优点：

• 自动扩展你的数据存储，最起码论文中是这么说的。
• 便于安装
• 数据上的空间分布及机房共置。你可以在不同区域建立数据中心，数据库会帮你打理好一切。
• 高有效性
• 负载平衡
• 不存在单点故障

• 缺点：

• 仍然不成熟。
• 本质上说还很复杂。一大堆的节点必须对称协议，这一点非常难以解决。
• 缺少社区支持。社区的讨论因为产品方向的不同而不能统一，而在每个正营中也缺乏强有力的支持。
• 缺乏领域内资深工程师，可能大多数的工程师都还未使用过Cassandra。
• 困难、没有安全感的机制更新。这可能是因为这些技术都使用API并且只在自己的领域内通行，这导致了复杂的升级路径。
• 集群管理算法本身就用于处理SPOF（单点故障），如果存在漏洞的话可能就会影响到每个节点。
• 集群管理器代码非常复杂，并且需要在所有节点上重复，这就可能存在以下的故障模式：

• 数据平衡失控。当给集群中添加新的主机时，可能因为数据的拷贝而导致集群性能下降。那么你该做什么？这里不存在去发现问题所在的工具。没有社区可以用来求助，同样你也被困住了，这也是Pinterest回到MySQL的原因。
• 跨节点的数据损坏。如果这里存在一个漏洞，这个漏洞可能会影响节点间的日志系统和压缩等其它组件？你的读延时增加，所有的数据都会陷入麻烦以及丢失。
• 错误负载平衡很难被修复，这个现象十分普遍。如果你有10个节点，并且你注意到所有的负载都被堆积到一个节点上。虽然可以手动处理，但是之后系统还会将负载都加之一个节点之上。
• 数据所有权问题，主次节点转换时的数据丢失。集群方案是非常智能的，它们会在特定的情况下完成节点权利的转换，而主次节点切换的过程中可能会导致数据的部分丢失，而丢失部分数据可能比丢失全部还糟糕，因为你不可能知道你究竟丢失了哪一部分。

分片——所有事情都是手动的

• 结论：它是获胜者。Todd Hoff还认为他们的分片架构可能与Flickr架构类似。
• 特性：

• 分片可以让你摆脱集群方案中所有不想要的特性。
• 数据需要手动的分配。
• 数据不会移动。Pinterest永远都不会在节点间移动，尽管有些人这么做，这让他们在一定范围内站的更高。
• 通过分割数据的方式分配负载。
• 节点并没有互相通信，使用一些主节点控制程序的运行。

• 优点：

• 可以分割你的数据库以提高性能。
• 空间分布及放置数据
• 高有效性
• 负载平衡
• 放置数据的算法非常简单。主要原因是，用于处理单点故障的代码只有区区的半页，而不是一个复杂的集群管理器。并且经过短暂的测试就知道它是否能够正常工作。
• ID生成非常简单

• 缺点：

• 不可以执行大多数的join。
• 失去所有事务的能力。在一个数据库上的插入可能会成功，而在另一个上会失败。
• 许多约束必须放到应用程序层。
• 模式的转变需要从长计议。
• 报告需要在所有分片上执行查询，然后需要手动的进行聚合。
• Join在应用程序层执行。
• 应用程序必须容忍以上所有问题。

什么时候进行分片

1. 如果你的项目拥有PB级的数据，那么你需要立刻对其进行分片。
2. Pin表格拥有百万行索引，索引大小已经溢出内存并被存入了磁盘。
3. Pinterest使用了最大的表格，并将它们（这些索引）放入自己的数据库。
4. 然后果断的超过了单数据库容量。
5. 接着Pinterest必须进行分片。

分片的过渡

• 过渡从一个特性的冻结开始。
• 确认分片该达到什么样的效果——希望尽少的执行查询以及最少数量的数据库去呈现一个页面。
• 剔除所有的MySQL join，将要做join的表格加载到一个单独的分片去做查询。
• 添加大量的缓存，基本上每个查询都需要被缓存。
• 这个步骤看起来像：

• 1 DB + Foreign Keys + Joins
• 1 DB + Denormalized + Cache
• 1 DB + Read Slaves + Cache
• Several functionally sharded DBs+Read Slaves+Cache
• ID sharded DBs + Backup slaves + cache

• 早期的只读从属节点一直都存在问题，因为存在slave lag。读任务分配给了从属节点，然而主节点并没有做任何的备份记录，这样就像一条记录丢失。之后Pinterest使用缓存解决了这个问题。
• Pinterest拥有后台脚本，数据库使用它来做备份。检查完整性约束、引用。
• 用户表并不进行分片。Pinterest只是使用了一个大型的数据库，并在电子邮件和用户名上做了相关的一致性约束。如果插入重复用户，会返回失败。然后他们对分片的数据库做大量的写操作。

如何进行分片

• 可以参考Cassandra的ring模型、Membase以及Twitter的Gizzard。
• 坚信：节点间数据传输的越少，你的架构越稳定。
• Cassandra存在数据平衡和所有权问题，因为节点们不知道哪个节点保存了另一部分数据。Pinterest认为应用程序需要决定数据该分配到哪个节点，那么将永远不会存在问题。
• 预计5年内的增长，并且对其进行预分片思考。
• 初期可以建立一些虚拟分片。8个物理服务器，每个512DB。所有的数据库都装满表格。
• 为了高有效性，他们一直都运行着多主节点冗余模式。每个主节点都会分配给一个不同的可用性区域。在故障时，该主节点上的任务会分配给其它的主节点，并且重新部署一个主节点用以代替。
• 当数据库上的负载加重时：

• 先着眼节点的任务交付速度，可以清楚是否有问题发生，比如：新特性，缓存等带来的问题。
• 如果属于单纯的负载增加，Pinterest会分割数据库，并告诉应用程序该在何处寻找新的节点。
• 在分割数据库之前，Pinterest会给这些主节点加入一些从属节点。然后置换应用程序代码以匹配新的数据库，在过渡的几分钟之内，数据会同时写入到新旧节点，过渡结束后将切断节点之间的通道。

ID结构

• 一共64位

• 分片ID：16位
• Type：10位—— Board、User或者其它对象类型
• 本地ID——余下的位数用于表中ID，使用MySQL自动递增。

• Twitter使用一个映射表来为物理主机映射ID，这将需要备份；鉴于Pinterest使用AWS和MySQL查询，这个过程大约需要3毫秒。Pinterest并没有让这个额外的中间层参与工作，而是将位置信息构建在ID里。
• 用户被随机分配在分片中间。
• 每个用户的所有数据（pin、board等）都存放在同一个分片中，这将带来巨大的好处，避免了跨分片的查询可以显著的增加查询速度。
• 每个board都与用户并列，这样board可以通过一个数据库处理。
• 分片ID足够65536个分片使用，但是开始Pinterest只使用了4096个，这允许他们轻易的进行横向扩展。一旦用户数据库被填满，他们只需要增加额外的分片，然后让新用户写入新的分片就可以了。

查找

• 如果存在50个查找，举个例子，他们将ID分割且并行的运行查询，那么延时将达到最高。
• 每个应用程序都有一个配置文件，它将给物理主机映射一个分片范围。

• “sharddb001a”: : (1, 512)
• “sharddb001b”: : (513, 1024)——主要备份主节点

• 如果你想查找一个ID坐落在sharddb003a上的用户：

• 将ID进行分解
• 在分片映射中执行查找
• 连接分片，在数据库中搜寻类型。并使用本地ID去寻找这个用户，然后返回序列化数据。

对象和映射

• 所有数据都是对象（pin、board、user、comment）或者映射（用户由baord，pin有like）。
• 针对对象，每个本地ID都映射成MySQL Blob。开始时Blob使用的是JSON格式，之后会给转换成序列化的Thrift。
• 对于映射来说，这里有一个映射表。你可以为用户读取board，ID包含了是时间戳，这样就可以体现事件的顺序。

• 同样还存在反向映射，多表对多表，用于查询有哪些用户喜欢某个pin这样的操作。
• 模式的命名方案是：noun_verb_noun: user_likes_pins, pins_like_user。

• 只能使用主键或者是索引查找（没有join）。
• 数据不会向集群中那样跨数据的移动，举个例子：如果某个用户坐落在20分片上，所有他数据都会并列存储，永远不会移动。64位ID包含了分片ID，所以它不可能被移动。你可以移动物理数据到另一个数据库，但是它仍然与相同分片关联。
• 所有的表都存放在分片上，没有特殊的分片，当然用于检测用户名冲突的巨型表除外。
• 不需要改变模式，一个新的索引需要一个新的表。

• 因为键对应的值是blob，所以你不需要破坏模式就可以添加字段。因为blob有不同的版本，所以应用程序将检测它的版本号并且将新记录转换成相应的格式，然后写入。所有的数据不需要立刻的做格式改变，可以在读的时候进行更新。
• 巨大的胜利，因为改变表格需要在上面加几个小时甚至是几天的锁。如果你需要一个新的索引，你只需要建立一张新的表格，并填入内容；在不需要的时候，丢弃就好。

呈现一个用户文件界面

1. 从URL中取得用户名，然后到单独的巨型数据库中查询用户的ID。
2. 获取用户ID，并进行拆分
3. 选择分片，并进入
4. SELECT body from users WHERE id = <local_user_id>
5. SELECT board_id FROM user_has_boards WHERE user_id=<user_id>
6. SELECT body FROM boards WHERE id IN (<boards_ids>)
7. SELECT pin_id FROM board_has_pins WHERE board_id=<board_id>
8. SELECT body FROM pins WHERE id IN (pin_ids)
9. 所有调用都在缓存中进行（Memcache或者Redis），所以在实践中并没有太多连接数据库的后端操作。

脚本相关

1. 当你过渡到一个分片架构，你拥有两个不同的基础设施——没有进行分片的旧系统和进行分片的新系统。脚本成为了新旧系统之间数据传输的桥梁。
2. 移动5亿的pin、16亿的follower行等。
3. 不要轻视项目中的这一部分，Pinterest原认为只需要2个月就可以完成数据的安置，然而他们足足花了4至5个月时间，别忘了期间他们还冻结了一项特性。
4. 应用程序必须同时对两个系统插入数据。
5. 一旦确认所有的数据都在新系统中就位，就可以适当的增加负载来测试新后端。
6. 建立一个脚本农场，雇佣更多的工程师去加速任务的完成。让他们做这些表格的转移工作。
7. 设计一个Pyres副本，一个到GitHub Resque队列的Python的接口，这个队列建立在Redis之上。支持优先级和重试，使用Pyres取代Celery和RabbitMQ更是让他们受益良多。
8. 处理中会产生大量的错误，用户可能会发现类似丢失board的错误；必须重复的运行任务，以保证在数据的处理过程中不会出现暂时性的错误。

开发相关

• 开始尝试只给开发者开放系统的一部分——他们每个人都拥有自己的MySQL服务器等，但是事情改变的太快，以至于这个模式根本无法实行。
• 转变成Facebook模式，每个人都可以访问所有东西，所以不得不非常小心。

未来的方向

• 基于服务的架构

• 当他们发现大量的数据库负载，他们开始布置大量的应用程序服务器和一些其它的服务器，所有这些服务器都连接至MySQL和Memcache。这意味着在Memcache上将存在3万的连接，这些连接将占用几个G的内存，同时还会产生大量的Memcache守护进程。
• 为了解决这个问题，将这些工作转移到了一个服务架构。比如：使用一个follower服务，这个服务将专注处理follower查询。这将接下30台左右的主机去连接数据库和缓存，从而减少了连接的数量。
• 对功能进行隔离，各司其职。让一个服务的开发者不能访问其它的服务，从而杜绝安全隐患。

学到的知识

1. 为了应对未来的问题，让其保持简单。
2. 让其变的有趣。只要应用程序还在使用，就会有很多的工程师加入，过于复杂的系统将会让工作失去乐趣。让架构保持简单就是大的胜利，新的工程师从入职的第一周起就可以对项目有所贡献。
3. 当你把事物用至极限时，这些技术都会以各自不同的方式发生故障。
4. 如果你的架构应对增长所带来的问题时，只需要简单的投入更多的主机，那么你的架构含金量十足。
5. 集群管理算法本身就用于处理SPOF，如果存在漏洞的话可能就会影响到每个节点。
6. 为了快速的增长，你需要为每次负载增加的数据进行均匀分配。
7. 在节点间传输的数据越少，你的架构越稳定。这也是他们弃集群而选择分片的原因。
8. 一个面向服务的架构规则。拆分功能，可以帮助减少连接、组织团队、组织支持以及提升安全性。
9. 搞明白自己究竟需要什么。为了匹配愿景，不要怕丢弃某些技术，甚至是整个系统的重构。
10. 不要害怕丢失一点数据。将用户数据放入内存，定期的进行持久化。失去的只是几个小时的数据，但是换来的却是更简单、更强健的系统！

原文链接： Scaling Pinterest - From 0 To 10s Of Billions Of Page Views A Month In Two Years （编译/仲浩 审校/王旭东）

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